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更加自然和灵活的手势识别技术正逐渐成为智能移动机器人控制的重要人机接口。为了进一步提高基于计算机视觉的机器人导航控制的实时性和精度,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维结合机器学习算法的手势识别方法。首先,对视觉摄像头捕获的手势图像进行预处理,具体包括图像二值化、中值滤波和形态学变换。然后通过PCA提取主要特征并对数据进行降维。最后结合机器学习中自组织神经网络(Self-Organizing Feature Maps,SOM)作为分类器应用于手势